Modeling of ladle metallurgical treatment using neural networks
المؤلفون المشاركون
Boucherit, M. S.
Bouhouche, S.
Lahreche, M.
Bast, J.
المصدر
The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering
العدد
المجلد 29، العدد 1B (30 إبريل/نيسان 2004)، ص ص. 65-81، 17ص.
الناشر
جامعة الملك فهد للبترول و المعادن
تاريخ النشر
2004-04-30
دولة النشر
السعودية
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الهندسة الميكانيكية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
تعتمد النماذج الرياضية المستعملة في محطة تكرير الصلب السائل في صناعة الحديد و الصلب على التفاعلات الكيماوية, و تعتبر هذه الطريقة في بعض الأحيان غير كافية لذا سوف نتطرق في هذا البحث إلى استعمال طرق فعالة كطريقة الشبكة العصبية الاصطناعية, بحيث تشمل مدخلات نموذج الشبكة : المواد المستعملة, الطاقة.
و تتكون مخرجات النموذج من التركيبة الكيماوية و درجة حرارة الصلب السائل.
و قد استخدمنا هذا النموذج لاستقراء بارميترات العمليات النهائية و من تم تقييم كفاءة النموذج من خلال المدخلات و المخرجات.
و تمكننا من خلال هذه النمذجة تخفيض كلفة و إدارة الإنتاج.
الملخص EN
In the steel industry, the refining process achieves the final chemical composition and temperature of liquid steel by adjusting the optimal quantity of additives and energy.
Generally a conventional charge calculation based on mathematical and thermodynamic models that provides considerable help is used, but it is difficult to model the highly complex nature of the interaction between process variables such as thermal losses and the dynamics of non-linear chemical reactions.
Neural networks are able to identify internal relationships through training examples.
In this work, an application of identification models using a linear approach and neural networks to predict the final chemical composition and temperature for the refining process is considered.
Using an industrial process data base, the dynamics of complex reactions are modeled using the back propagation learning algorithm.
This model is used as a charge calculation to predict the final process parameters.
The performance of the model is evaluated from new inputs and outputs.
Production and quality cost management is reduced by an optimal control of the input variables such as the weights of additives (FeMn , FeSi, and coke) and heating temperature (T).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bouhouche, S.& Lahreche, M.& Boucherit, M. S.& Bast, J.. 2004. Modeling of ladle metallurgical treatment using neural networks. The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering،Vol. 29, no. 1B, pp.65-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-360073
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bouhouche, S.…[et al.]. Modeling of ladle metallurgical treatment using neural networks. The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering Vol. 29, no. 1B (Apr. 2004), pp.65-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-360073
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bouhouche, S.& Lahreche, M.& Boucherit, M. S.& Bast, J.. Modeling of ladle metallurgical treatment using neural networks. The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering. 2004. Vol. 29, no. 1B, pp.65-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-360073
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 80-81
رقم السجل
BIM-360073
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر